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データサイエンティストとは? 未経験からデータサイエンティストになるには

データサイエンティストとは 

ビッグデータやIoTの流行りとともに、データサイエンティストという職種が注目されています。主な仕事内容は「データの収集・加工」、「ビジネス課題の解決」、「最新の分析手法や動向の把握」、「プログラミングによる作業」、「IT部門及び業務部門との連携」、「統計情報の的確な理解とデータパターンの発見」となりますが、一定の職務内容が決まっているわけではありません。

花形的に取り上げられるのはデータ分析によるビジネス課題の解決部分ですが、事前の下準備や根気よくデータと向き合う地道な姿勢が求められます。データサイエンティストがよく使うツールを3つご紹介します。

1つ目はデータ分析の結果を分かりやすく表現するための「データの可視化」ツールです。データを分析してパターンを発見する際や分析結果を分かりやすくレポートにまとめる際に重要な役割を果たします。

2つ目はインプットされた情報から数理アルゴリズムに基づいた知見を導き出すための「機械学習」、またはその技術を応用したディープラーニング等です。いわゆる人口知能と呼ばれるもので、自動的に判断するための根拠やデータパターンをモデル化する際に利用します。

3つ目は膨大な非構造化データの中から重要なビジネスインサイトを導きだすための「テキスト・アナリティクス」です。ビジネスに活用することが前提となるため、有限のリソースと時間を効率的に利用するために、着目するべき課題を絞り込む必要があるときに利用します。

データサイエンティストの年収 

データサイエンティストの全体平均年収は651万円です。人気のある有名企業別に見てみると、アマゾンジャパンは958万円、レバレジーズは894万円、アクセンチュアは860万円、Sansanは673万円、DeNAは567万円となっています。

企業によって平均年収の幅には大きく差があることがわかります。ただし、転職先は年収だけではなく、次の3点にも注目をしておく必要があります。

①大量データを扱う企業・業種か?

データサイエンティストを本当に必要としているのかどうかを客観的に判断する際、膨大な量のデータを管理しているか確認します。日常的に膨大なデータを活用することが業務課題になっているかどうかで、データサイエンティストの需要や存在価値は高まり、安定します。

典型的なのは、金融、官公庁、製薬などの業種です。上記で例に挙げたアマゾンにおいて、ECサイト上でのおすすめ商品のレコメンドを行うのに膨大な購買データを分析していることは有名です。

②データや、その分析結果に価値を置いているか?

データサイエンティストの雇用需要が本当にあるかどうかは、組織文化でも変わります。その企業はアナリティクスをサポートする環境が整っていて、経営層の賛同があるかどうかが重要です。

もちろん、転職アドバイザーにご相談をいただいてもいいのですが、自分で判断する際に簡単なのは企業の経営理念や社是を確認してみるとよいでしょう。

ここでもアマゾンを例に取ると、企業理念は「地球上で最も豊富な品揃え」、そして「地球上で最もお客様を大切にする企業であること」』となります。ここから「顧客主義」であり、自社がNo1になるための「主体性」や「挑戦」する企業風土が見て取れます。膨大な顧客に、膨大な商品をいかにマッチングして満足度を上げるのか、情報分析が経営課題そのものであることが読み取れます。

③変化を受け入れる準備ができているか?

データサイエンティストが提示した分析結果レポートをもとに、業務のフローを変えたり・見直しする組織態勢が整っているかどうかが重要です。苦労して分析レポートをしても、その結果が活用されないのであればモチベーションは高まりません。

分析結果のレポートは熟練社員の知見の裏付けを取るのにも利用されますが、経営層が期待しているのは思いもつかなかった視点での分析結果です。有名な話に「ビールとオムツ」の関係があります。当時は思いもつかなかった商品の相関関係がデータマイニングの結果として出た例ですが、この結果をもとに実際に商品陳列を変えてみたり、新商品開発のアイデアにできる企業風土があるかどうかが重要です。

データサイエンティストになるには

未経験でデータサイエンティストに転職できるのか

未経験でいきなりデータサイエンティストになるのは、大学時代からデータサイエンスの講義があるような専門課程を経ているなどの背景がないと困難です。社内にデータ分析を行う部門・部署がある場合、まずはその部署への転属願いを出してみることが近道です。

しかし、機械学習や分析ツールの目覚ましい発展を背景に、必ずしも初期から高度な統計学を習得している必要性はなくなってきており、他職種からの転職も増えています。データサイエンティストに転職しやすい転職元職種をいくつかご紹介します。

データベースエンジニア

データサイエンティストになると、SQLを使ってデータを抽出することや、ソートや絞り込み、集計関数を使って簡単に分析をかけることは日常で必要となります。この素養を持っていることは転職の際に有利な材料となります。転職前後では統計学の基本やビジネス課題をまとめる基本手法を勉強したり、プレゼンテーション能力を養う必要があります。

インフラエンジニア

膨大なログデータからツールを使ってネットワークやサーバの異常を検知し、原因を特定するようなことを行うインフラエンジニアも転職元の職種としては有望です。データサイエンティストも日々、膨大なデータを相手に眺めたり、加工したりして、そこから動向を把握することが日常です。転職前後でのやることはデータベースエンジニアと同じです。

サーバーサイドエンジニア

サーバサイドのプログラミングをする機会があるエンジニアも転職元の職種として有望です。Python、Ruby、Java、C++等といった言語を習得しているエンジニアから実際にデータサイエンティストに転職した事例もあります。転職前後でのやることはデータベースエンジニアと同じです。

コンサルタント

数値的な分析結果をもとにコンサルティングを行ってきているコンサルタントは、もうすでにデータサイエンティストと言っても過言ではありません。分析結果を分かりやすく関係者に説明し、関係者の行動に変化を促すコンサルタントはコミュニケーションやプレゼンテーション能力が備わっているため素養としては十分です。転職前後では統計学の基本や、データベース操作やプログラミングといった技術者としての基本を習得する必要があります。

マーケッター

顧客の関心や社会の状況を把握するために市場調査やアンケートなどを行って情報収集し、それを分析して、どの層をターゲットに、どういうコンセプトで、どの商品・サービスを当てるかを考えているマーケッターは、データサイエンティストの日常業務に近いことを普段からしていることになります。ただし、文系出身者が多い傾向があるので、統計学や機械学習といった分野が苦痛になる場合があるので注意も必要です。転職前後でのやることは、コンサルタントと同じです。

データサイエンティストブームは終わりを迎えている!?

データサイエンティストというと、データベース・統計学・プログラミング・資料作成・プレゼンテーションすべてのプロフェッショナルというスーパーマンのような人材を連想する人も多いのではないでしょうか。

データサイエンスの重要性は今後も変わらず存在しますが、スーパーマンを囲ったり・養成したりするのに過度の投資をするブームの終焉が近づいてきています。それは、分析関連のツールが進化したことで、ビッグデータから有用なデータパターンや知見を生み出すことが容易になってきているからです。

このような背景から、これからのデータサイエンティストは、なんでもできる「スーパーマン型」から、事業部門で雇用される「業務特化型」、IT部門で雇用される統計解析ツールを使いこなせる「プログラマ型」、マーケティングやスタートアップ企業で雇用される仮説モデルや数理モデルの構築ができる「アルゴリズム型」といった各分野に特化したプロフェッショナル型にシフトしていく傾向があります。

つまり、別の業務・業態のプロフェッショナルからデータサイエンティストに転職しようと考えている方にとっては朗報と言えるでしょう。データサイエンティストになるために特別な努力をするというのも1つの方法ですが、現行職種をしっかりプロフェッショナルレベルまで昇華させておくというのも選択肢の1つです。

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